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의료와 금융업을 이어 온라인 전자상거래에 등장한 딥러닝
온라인 전자상거래의 기본 개념을 뒤바꿔놓을 인공지능 딥러닝은 복잡한 비선형 관계로부터 특징을 추출해 모델링하는 데에 탁월하다. 특히 방대한 데이터를 분석해 얻을 수 있는 정보 간의 구조 및 관계를 컴퓨터가 스스로 학습함으로써 체계적으로 모델링할 수 있다. 이점이 기존 머신러닝 기술로는 한계가 있던 문제를 해결할 수 있는 잠재력이 있다.
LG경제연구원이 최근 발행한 보고서에 따르면 최근 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 처리 기술이 발달함으로써 각종 포털 사이트나 SNS에서 방대한 텍스트와 이미지, 영상 데이터의 축적 및 분석까지 할 수 있게 되면서 딥러닝 구현 가능성이 높아지고 있다고 한다. 이와 함께 인공지능 상용화에 대한 기대감도 커지고 있다.
딥러닝은 이미 의료 산업 및 금융업 등에서 활용 중이며 공공 서비스의 진화도 앞당기고 있다. 위 알리바바와 아마존 사례에서 볼 수 있듯 온라인 전자상거래에서도 예외가 아니다.
기존 온라인 유통 개념 바꿔놓아
유통은 소비자의 활동 데이터가 제품검색 및 비교와 구매 중심으로 명확하고 거래 관련 데이터 생산량이 큰 분야다. 그렇기 때문에 이미지 인식이나 패턴 분석과 같은 머신러닝 기술과의 결합을 통한 혁신 가능성이 높은 분야 중 하나다.
온라인 유통 분야에 적용되는 인공지능은 소비자가 원하는 제품 검색 방식을 텍스트에서 이미지 중심 및 자연어로 확대한다. 보다 정교화된 추천 기능을 통해 소비자의 충족되지 않은 니즈를 발굴하고 충족시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다.
제품별 수요 예측을 통해 각 지역에 있는 물류 센터에 재고를 미리 확보함으로써 배송 시간도 획기적으로 줄이는 등 기존 온라인 유통 개념을 근본적으로 바꾸고 있다.
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ropro@naver.com